SSD目标检测损失函数multibox loss pytorch源码详解 - 样本不均衡问题解决

最近做大作业，用到了目标检测算法，要解决样本不均衡的问题。

样本不均衡除了数据扩增外，在损失函数上，容易想到，对于数目较少的类别，当检测类别错误时将惩罚加倍。这里从multibox loss下手，关于它的计算公式不再赘述，已有许多原理解析，写的相当不错。要来解析的是它的源码。

其实已有许多自称源码解析，但是对于重要的部分讲解并不是很详细。。甚至翻译了一下注释就略过了。。。囧

以下注解集合了各路神仙的帮助，以及一些个人理解，在此感谢某知乎作者（忘记叫啥了 和另一位CSDN博主。

以下代码包含了一小段解决样本不均衡问题的部分，因为本人其实是写java的。。所以python写的可能比较丑，另外直接取了第一个标签，因为不知道多标签的时候应该怎么样的。。。所以对一张图有多个标注的可能还需要另外处理。

多说几句，Tensor的很多语法一开始真的是难住了我这个python 0基础，比如一个Tensor 方括号中包含了另一个Tensor 和0比较的结果，之类的，一些很迷的操作，可能会有一些阻碍，解决方法就是多试试，然后就会发现，哦，原来这个操作是这样子的。

各位，共勉。

    def forward(self, predictions, targets):
        """Multibox Loss
        Args:
            predictions (tuple): A tuple containing loc preds, conf preds,
            and prior boxes from SSD net.
                conf shape: torch.size(batch_size,num_priors,num_classes)
                loc shape: torch.size(batch_size,num_priors,4)
                priors shape: torch.size(num_priors,4)

            targets (tensor): Ground truth boxes and labels for a batch,
                shape: [batch_size,num_objs,5] (last idx is the label).
        """
        loc_data, conf_data, priors = predictions
        num = loc_data.size(0) # num here=batch size
        priors = priors[: loc_data.size(1), :] # priors = priors[:8732, :]
        num_priors = priors.size(0) # num_priors=8732
        num_classes = self.num_classes # num_classes = 3

        # match priors (default boxes) and ground truth boxes
        loc_t = torch.Tensor(num, num_priors, 4)# 定义目标定位值的tensor维度,size:(batch size, 8732, 4)
        conf_t = torch.LongTensor(num, num_priors)# 定义目标置信度的tensor维度,size:(batch size, 8732)
        for idx in range(num):
            truths = targets[idx][:, :-1].data # targets[0]中第一个到倒数第二个数值
            labels = targets[idx][:, -1].data # targets[0]中最后一个数值为label
            defaults = priors.data
            #在训练时，groundtruth boxes 与 default boxes（就是prior boxes） 按照如下方式进行配对：
            # 首先，寻找与每一个ground truth box有最大的jaccard overlap的default box，这样就能保证每一个groundtruth box与唯一的一个default box对应起来（所谓的jaccard overlap就是IoU）。
            # SSD之后又将剩余还没有配对的default box与任意一个groundtruth box尝试配对，只要两者之间的jaccard overlap大于阈值，就认为match（SSD 300 阈值为0.5）。
            # 显然配对到GT的default box就是positive，没有配对到GT的default box就是negative。
            match(
                self.threshold,
                truths,
                defaults,
                self.variance,
                labels,
                loc_t,
                conf_t,
                idx,
            )
        if self.use_gpu: # cpu到gpu的数据转换
            loc_t = loc_t.cuda()
            conf_t = conf_t.cuda()
        # wrap targets
        loc_t = Variable(loc_t, requires_grad=False) 
        conf_t = Variable(conf_t, requires_grad=False)

        pos = conf_t > 0 # pos.shape: torch.Size([batch size, 8732]),conf_t中所有大于0的地方，pos在该位置为1
        num_pos = pos.sum(dim=1, keepdim=True) # num_pos.shape: torch.Size([batch size, 1]) #每张图可匹配默认框数量

        # Localization Loss (Smooth L1)
        # Shape: [batch,num_priors,4]
        pos_idx = pos.unsqueeze(pos.dim()).expand_as(loc_data) # 增一维度size扩展为(32,8732,1) 再扩增为loc_data(32,8732,4)的维度
        loc_p = loc_data[pos_idx].view(-1, 4) # 此时loc_data和pos_idx维度一样，选择出positive的loc
        loc_t = loc_t[pos_idx].view(-1, 4) # 选出一样数量的目标定位值
        loss_l = F.smooth_l1_loss(loc_p, loc_t, size_average=False) # 用smooth_l1_los求损失

        # Compute max conf across batch for hard negative mining
        batch_conf = conf_data.view(-1, self.num_classes)
        loss_c = log_sum_exp(batch_conf) - batch_conf.gather(1, conf_t.view(-1, 1))

        # Hard Negative Mining
        loss_c = loss_c.view(num, -1)
        loss_c[pos] = 0  # filter out pos boxes for now
        loss_c = loss_c.view(num, -1)
        _, loss_idx = loss_c.sort(1, descending=True)
        _, idx_rank = loss_idx.sort(1) # 对于每个GT, idx_rank是该位置的priors的loss得分排名
        num_pos = pos.long().sum(1, keepdim=True)
        #clamp:将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max]
        #由于负样本数目远大于正样本数，因此将正负比例控制在1：3 -> negpos_ratio=3
        num_neg = torch.clamp(self.negpos_ratio * num_pos, max=pos.size(1) - 1)
        # 从所有idx_rank中挑选出在负样本范围内的样本id
        neg = idx_rank < num_neg.expand_as(idx_rank)

        # Confidence Loss Including Positive and Negative Examples
        pos_idx = pos.unsqueeze(2).expand_as(conf_data)
        neg_idx = neg.unsqueeze(2).expand_as(conf_data)
            
        # conf_data shape [batch,num_priors,num_classes]
        # 下面这部分是我解决样本不均衡的部分 不需要的可以略过
        ########################## 开始分割 #########################
        for idx in range(num):
            labels = targets[idx][:, -1].data
            if labels[0] == 0:
                conf_data[idx][:][1] *= 5
        ########################## 结束分割 #########################
        conf_p = conf_data[(pos_idx+neg_idx).gt(0)].view(-1, self.num_classes)
        targets_weighted = conf_t[(pos + neg).gt(0)]
        loss_c = F.cross_entropy(conf_p, targets_weighted, size_average=False)
        
        # Sum of losses: L(x,c,l,g) = (Lconf(x, c) + αLloc(x,l,g)) / N

        N = num_pos.data.sum().double() # N为batch size个图像中检测到的positive框总数
        loss_l = loss_l.double() / N
        loss_c = loss_c.double() / N
        return loss_l, loss_c

 

来源：CSDN

作者：小么额菇

链接：https://blog.csdn.net/Joyce__Yin/article/details/103449122